MASt3R-SLAM

MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors进阶

以 MASt3R 为先验的实时单目稠密 SLAM，普通视频不标定也能建图定位。

MASt3R-SLAM 由帝国理工学院 Andrew Davison 团队（Riku Murai、Eric Dexheimer 等）提出，发表于 CVPR 2025（Highlight）。它是实时的单目稠密 SLAM（同步定位与建图）系统，从底层围绕 MASt3R 这个两视图三维重建与匹配模型设计：新来一帧，就用 MASt3R 预测它与关键帧之间的点图和稠密匹配，再做相机跟踪、局部融合、回环检测和二阶全局优化，得到全局一致的相机轨迹和稠密三维几何，速度约 15 帧/秒。传统单目 SLAM 通常要先标定相机内参，它只假设相机有唯一光心，不依赖固定的参数化相机模型，未标定的视频也能跑；已知标定时稍作修改即可达到当时最好水平。开源代码支持 RealSense 实时输入、MP4 视频和图片文件夹。